Thống kê phân tích biến định lượng trong Stata

LÝ THUYẾT BIẾN KẾT CỤC ĐỊNH LƯỢNG-KHƠNG CĨ BIẾN ĐỘC LẬP (SO SÁNH TRUNG BÌNH MỘT DÂN SỐ) Chạy phép kiểm t-test mẫu ttest preS=10 One-sample t test -Variable | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -preS | 24 10.79167 9402034 4.606037 8.846708 12.73663 -mean = mean(preS) Ho: mean = 10 Ha: mean < 10 Pr(T < t) = 0.7958 t = 0.8420 degrees of freedom = 23 Ha: mean != 10 Ha: mean > 10 Pr(|T| > |t|) = 0.4084 Pr(T > t) = 0.2042 P= 0.4 chứng tỏ preS không khác biệt so với trung bình 10 95%CI trung bình preS chứa giá trị 10 Chạy phép kiểm signed rank test mẫu Phép kiển phi tham số so sánh trung bình dân số phép kiểm sign rank test Phép kiểm so sánh trung vị presS với 10 Giá trị p hai đuôi phép kiểm sign rank test chấp nhận giả thuyết H nghĩa khơng có khác biệt trung bình preS trung bình dân số 10 BIẾN KẾT CỤC ĐỊNH LƯỢNG LẬP LẠI TRÊN CÙNG MỘT ĐỐI TƯỢNG (SO SÁNH TRƯỚC SAU CAN THIỆP) Chạy phép kiểm t test bắt cặp ttest paeduc == maeduc Paired t test -Variable | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -paeduc | 1903 11.42091 0917118 4.000779 11.24105 11.60078 maeduc | 1903 11.58276 0781763 3.410314 11.42944 11.73608 -+ -diff | 1903 -.1618497 0729315 3.181518 -.3048838 -.0188156 -mean(diff) = mean(paeduc - maeduc) -2.2192 degrees of freedom = 1902 Ho: mean(diff) = t = Ha: mean(diff) < Pr(T < t) = 0.0133 Ha: mean(diff) != Pr(|T| > |t|) = 0.0266 Ha: mean(diff) > Pr(T > t) = 0.9867 P =0.02 chứng tỏ có khác biệt trung bình paeduc maeduc Chúng ta tin 95% khác biệt nằm khoảng -0.3 đến -0.01 Chạy phép kiểm Wilcoxon signed rank test Trong trường hợp biến outcome có nhiều outliers mẫu nhỏ phải sử dụng phép kiểm phi tham số Wilcoxon signed rank test Kết cho thấy trung vị hai lần đo postS preS khác (p< 0.001) BIẾN KẾT CỤC ĐỊNH LƯỢNG-01 BIẾN TIÊN ĐOÁN LÀ BIẾN NHỊ GIÁ (HAI NHĨM ĐỘC LẬP) Mơ tả trung bình hai nhóm bảng table sex, contents(mean hrs1 sd hrs1 count hrs1) -Gender | mean(hrs1) sd(hrs1) N(hrs1) + MALE | 44.8767 14.27598 1,387 FEMALE | 39.2034 13.60452 1,352 Kết cho thấy male female có khác biệt hrs1 (44.8 39.2) Độ lệch chuẩn male lớn nữ Sự khác biệt trung bình nam nữ mẫu hội biến thiên lấy mẫu chưa khác biệt trung bình dân số Mơ tả trung bình hai nhóm đồ thị 20,000 40,000 Academic salary 60,000 80,000 100000 graph box salary, over(male) ytitle(Academic salary) asyvars Women Men Chúng ta so sánh trung vị hai nhóm box plot (graph box) trung bình hai nhóm bar chart (graph bar) Kết hợp hai đồ thị vào chung hình cách dùng thang đo cho hai đồ thị với option ylabel(0(5)35) Đồ thị cho thấy nhóm Greek có trung vị trung bình cao nhóm nonGreek Kiểm tra phương sai hai nhóm robvar time, by(group) | GROUP | Summary of TIME Mean Std Dev Freq + -1 | 928.5 138.12106 | 764.6 213.7497 10 + -Total | W0 = 1368483 W50 = 17792242 W10 = 0650524 837.44444 df(1, 16) df(1, 16) df(1, 16) 197.65306 18 Pr > F = 71628551 Pr > F = 67877762 Pr > F = 80193108 t = -0.5993 P > t = 0.7249 Sự khác biệt trung bình trọng lượng hai nhóm -0,32 với khoảng tin cậu 95% từ -1,39 đến 0,74 P=0,55: bác bỏ giả thuyết H0 Trọng lượng không liên quan đến ý định tự tử phụ nữ tham gia nghiên cứu Chạy phép kiểm t test hai mẫu độc lập với phương sai không đồng ttest salary, by(male) unequal Two-sample t test with unequal variances -Group | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -Women | 128 42916.6 809.7795 9161.61 41314.2 44519.01 Men | 386 53499.24 640.4822 12583.48 52239.96 54758.52 -+ -combined | 514 50863.87 558.972 12672.77 49765.72 51962.03 -+ -diff | -10582.63 1032.454 -12614.48 -8550.787 -diff = mean(Women) - mean(Men) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.0000 t = -10.2500 Satterthwaite's degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0000 297.227 Ha: diff > Pr(T > t) = 1.0000 Trong trường hợp phương sai không đồng dùng thêm option unequal sau câu lệnh ttest Chạy phép kiểm tttest hai mẫu độc lập cách nhập số ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2 [, options2] Chúng ta dùng options2 unequal Welch t-test risk level 1-α Chạy phép kiểm phi tham số Mann–Whitney U test (Wilcoxon rank-sum test) ranksum drink, by(greek) Chạy mơ hình hồi quy cho ANOVA hai chiều anova drink i.greek i.year i.greek#i.year Sau chạy phép kiểm ANOVA hai chiều chạy lệnh regress để mơ tả chi tiết mối liên quan outcome hai biến catergory Tiền tố i trước biến phân loại quy định biến predictor biến factorial hay biến indicator phân loại biến dummy gồm hai giá trị 1(phân loại đó) Tiên đốn trung bình 95%CI từ mơ hình Lệnh margin vẽ agress (outcome) theo kết hợp gender year Đồ thị error-bar chart cho thấy phụ nữ hành vi aggressive thấp dao động suốt năm học đại học, nam giới hành vi bạo lực tăng cao vào năm thứ hai BIẾN KẾT CỤC ĐỊNH LƯỢNG- 03 BIẾN ĐỘC LẬP ĐỊNH TÍNH table drug, contents(freq mean bp median bp sd bp) by(diet biofeed)  Có khác biệt đáng kể độ lệch chuẩn ô Điều gợi ý cần phải chuyển đổi BPT phép kiểm ANOVA địi hỏi phương sai ô phải đồng anova bp drug diet biofeed diet*drug diet*biofeed drug*biofeed drug*diet*biofeed  Các tác động drug, diet biofeed có ý nghĩa thống kê cao (F 2,60 =11.73, p